# Load database analysis and then use streamlit to show
import streamlit as st  
from sqlalchemy import create_engine  
import pandas as pd  
import os


base_dir = os.path.dirname(__file__)  
database_path = os.path.join(base_dir, '..', 'coach', 'database', 'coach.db')  
print(database_path)  

# 使用SQLAlchemy创建数据库引擎  
engine = create_engine(f'sqlite:///{database_path}')  
query = "SELECT * FROM video_records" 

def load_data(query,engine):  
    # 使用Pandas读取数据  
    # 现在df是一个Pandas DataFrame，包含了history表中的所有数据
    df = pd.read_sql_query(query, engine)  
    return df  

# 加载数据  
data = load_data(query,engine)  

# 使用Streamlit展示数据  
st.title('Bilibili视频历史数据分析')  
st.write("以下是从SQLite数据库中加载的视频历史记录：")  
st.dataframe(data)  
  
# 你还可以添加更多的分析和可视化功能  
# 例如，使用st.bar_chart展示不同标签的视频数量  
tag_counts = data['tag_name'].value_counts()  
st.write("按标签的视频数量分布：")  
st.bar_chart(tag_counts)